社交网络上的拓扑演化和信息交互已经在多个领域被广泛的研究,具有典型的交叉学科的特点并成为当前的一个重要研究热点。社交网络上的信息交互及传播依赖于其传播的社交网络拓扑结构,基于社交网络拓扑结构可以提出信息传播动力学模型,通过模型动力学仿真可以研究信息的传播和控制问题,提出控制信息传播的免疫策略。但是目前的模型研究很少有从个体间信息交互的特征出发研究社交网络的拓扑结构演化机制和信息交互及传播规律,导致对社交网络上信息传播动力学的解释能力不足,也难以提出更好的预测和控制信息传播的有效方法和技术手段。本论文围绕社交网络大数据,从双向优先连接机制的角度出发,研究网络拓扑、个体行为特征和信息交互及传播之间的关联和逻辑,发现社交网络中信息交互及传播的机制与规律,提出社交网络演化模型和信息交互动力学模型,同时拓展模型在加强信息扩散和舆情控制方面的应用,主要内容如下。首先,基于五个不同类型的社交网络数据,对其多维度拓扑演化特征进行统计分析,通过多主体建模方法,建立了基于双向优先选择的社交网络演化模型,通过模型仿真,再现了实证数据的多维度拓扑演化特征,表明个体之间的社会化分层、双向优先选择行为在社交网络演化的过程中起着重要作用,并发现社交网络的演化时间和个体社会化分层是导致社交网络度分布多样性的根源。其次,基于九个具有代表性的社交网络数据,对其拓扑结构同配性演化指标进行统计分析,通过多主体建模方法,基于双向优先选择模型和帕累托财富分布提出了带有控制因子的双选优先选择模型,通过模型仿真,再现了实证数据度同配性演化模式,表明不同财富等级个体之间建立社交关系主导地位的更替导致了社交网络同配性的演化模式,并发现现实社会中的帕累托财富分布推动着社交网络以有利于个体间之间信息交互的自我优化方式进行演化。最后,基于中国某城市近一百万人的移动通信社交网络数据,对其拓扑结构和个体间信息交互行为进行统计分析,通过多主体建模方法,以双向优先选择模型为基础构建了移动通信社交网络模型,通过模型仿真,再现了实证数据中所发现的信息交互统计规律,表明个体双向优先选择行为和信息交互需求在社交网络演化的过程中起着重要作用。